Medición de parámetros espinales regionales y globales basada en aprendizaje automático utilizando el concepto de ángulo de incidencia de puntos de inflexión
Autores: Nguyen, Thong Phi; Kim, Ji-Hwan; Kim, Seong-Ha; Yoon, Jonghun; Choi, Sung-Hoon
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Medición de parámetros espinales regionales y globales basada en aprendizaje automático utilizando el concepto de ángulo de incidencia de puntos de inflexión
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Estudio
Redes neuronales convolucionales
Alineación sagital de la columna vertebral
ángulos de incidencia de los puntos de inflexión
Aprendizaje automático
Algoritmo de aprendizaje profundo basado en CNN
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio profundiza en la aplicación de redes neuronales convolucionales (CNN) en la evaluación de la alineación sagital de la columna vertebral, introduciendo el innovador concepto de ángulos de incidencia de puntos de inflexión (IAIPs) como parámetros intuitivos para capturar la interacción entre la alineación pélvica y espinal.
Descripción
Este estudio profundiza en la aplicación de redes neuronales convolucionales (CNN) en la evaluación de la alineación sagital de la columna vertebral, introduciendo el innovador concepto de ángulos de incidencia de puntos de inflexión (IAIPs) como parámetros intuitivos para capturar la interacción entre la alineación pélvica y espinal.